lexuecode 课程简介
马士兵AI人工智能工程师视频课程，由乐学编程课堂网（lexuecode.com）整理发布高清无密版。本课结合项目实战，带你系统讲解AI人工智能，帮助你系统学习常用算法、模型搭建、深度掌握神经网络原理、应用整合等内容。快速掌握人工智能核心技能，为晋级人工智能工程师铺路。
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适合人群
目前工作为互联网，IT相关，希望未来从事人工智能、机器学习算法的相关工作的人员；
对数学、编程具有一定的热情，喜欢微积分、概率论等 学科，能够感受数学之美，编程之美的学生或者工作人员；
具有人工智能与自然语言处理、计算机视觉相关需求的科研 人员，尤其是从事无人驾驶，生物信息，图像处理，数据分 析等工作的相关人员；
数学英语能力较好，零基础希望转行的学生或工作人员。
课程实际学习体验怎么样？
“树****空”：挺好的，深入浅出，讲的都是比较硬核的AI思想，和全程讲代码的区别差距还是挺大的 比较适合基础薄弱一点的人学习。
“谢****汕”：五星好评，如下： 1、算法原理和数学推导讲的很透彻； 2、课内举的例子很到点上，贴合知识点，使得算法更容易理解； 3、划重点，会把知识点按等级划分，明确哪些是基础，哪些面试必备，哪些是锦上添花； 4、关键知识点串联，讲完一个阶段后会把整个算法的来龙去脉和适用的场景串起来讲，LR看到后面真有顿悟的感觉； 5、讲课内容从实战经验中来，不是学院派的纯理论。
课程目录
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├── [571M] 1.概述and特征提取.mp4
├── [780M] 10.朴素贝叶斯模型：简单背后蕴含的有效.mp4
├── [677M] 11.支持向量机SVM1-曾经的分类王者.mp4
├── [796M] 12.SVM2-昔日辉煌，传统方法顶峰详解.mp4
├── [738M] 13.分类器背后的秘密和机器学习三大定律.mp4
├── [730M] 14.三个臭皮匠顶一个诸葛亮-决策树和随机森林.mp4
├── [667M] 15.集成学习：企业神器GBDT详解.mp4
├── [689M] 16.Kmeans聚类：无监督学习，让数据自己说话.mp4
├── [621M] 2.线性回归1 第一个模型用来进行数值预测.mp4
├── [827M] 3.从傻瓜到智能，梯度下降法学习法.mp4
├── [756M] 4.突破瓶颈，模型效果的提升.mp4
├── [718M] 5.猛将起于卒伍，工业环境下的分类模型.mp4
├── [764M] 6.损失函数推到解析和特征选择优化.mp4
├── [824M] 7.到底好不好？模型评价指标讲解.mp4
├── [675M] 8.让模型看的更准更稳，正则优化.mp4
├── [819M] 9.让学习更高效，数值优化和一只看不见的手.mp4
├── [2.1G] 17.DBscan聚类：kmeans升级，数据更具智能.mp4
├── [2.1G] 18.LDA：文本数据大杀器，揭示文本背后的秘密.mp4
├── [1.9G] 19.深度学习DNN01-深度学习开启人工智能新时代.mp4
├── [1.5G] 20.编程工具keras讲解和深度学习为什么会有效.mp4
├── [1.8G] 21.深度学习的学习算法，梯度下降法和链式法则.mp4
├── [2.2G] 22.多分类函数softmax和学习方法.mp4
├── [1.7G] 23.深度学习非线性能力关键：激活函数详解.mp4
├── [1.7G] 24.深度学习避坑指南：权重初始化的方法和技巧.mp4
├── [2.0G] 25.集成学习在深度学习中的应用dropout.mp4
├── [1.6G] 26.梯度下降法的优化和一些先进的学习技术.mp4
├── [1.6G] 27.项目一：数字图像识别，让机器具有一双眼睛.mp4
├── [1.9G] 28.项目二：以图搜图技术详解实战01.mp4
├── [1.8G] 29.项目二：以图搜图技术详解实战02.mp4
├── [1.9G] 30.开始深度学习在自然语言处理领域的时代.mp4
├── [1.6G] 31.word2vec的一些特殊问题和优化方法.mp4
├── [1.7G] 32.项目三：推荐系统整体流程架构解读01.mp4
├── [1.5G] 33.项目三：A_B测试和相关指标解读02.mp4
├── [962M] 34.项目三：关键词抽取和基于文本的召回算法03.mp4
├── [1.4G] 35.项目三：推荐系统04基于行为类的召回算法.mp4
├── [1.6G] 36.项目三：推荐系统05 Airbnb优秀论文解读.mp4
├── [1.4G] 37.CNN：计算机视觉标配，给AI一双慧眼.mp4
├── [1.4G] 38.项目四：CNN识别彩色图像，就那么一会.mp4
├── [1.3G] 39.一期课程内容总结.mp4
├── [1.4G] 40.常见面试题解读01.mp4
├── [387M] 41.常见面试题解读02.mp4
├── [387M] 42.如何写简历.mp4
├── [449M] 43.NLP技术在推荐搜索中的应用.mp4
├── [379M] 44.逻辑回归和神经元.mp4
├── [267M] 45.BP算法原理和训练方法.mp4
├── [435M] 46.常见激活函数讲解.mp4
├── [344M] 47.图像分类在企业中的应用.mp4
├── [655M] 48.卷积的基本思想.mp4
└── 资料/
